叠前AVA同时反演的道集优化处理及应用效果

断块油气田2013年5月
摘
要
叠前AVA 同时反演技术已在岩性预测和流体检测中广泛应用，其预测效果除了受反演方法本身影响外，最重要
的是受到CRP 道集数据质量的影响。

地震勘探虽然已从构造勘探为主向构造勘探和岩性勘探并重转变，但目前地震成像仍以构造成像为主，很少为地震储层描述进行保持动力学特征的处理，尤其是对叠前弹性参数反演需要的CRP 道集数据。

文中从叠前AVA 同时反演应用效果出发，针对CRP 道集，重点考虑叠前去噪、道集拉平及剩余能量补偿等3个方面，提出了叠前CRP 道集优化处理方法及流程。

从正演道集、AVO 子波、信噪比、反演残差等方面分析道集优化处理效果，及其对叠前反演的影响。

海-塔盆地TN 地区叠前AVA 同时反演实例证明，道集优化处理提高了CRP 道集数据质量，反演精度得到提高。

储层预测结果表明，质量较差的CRP 道集数据将会在叠前反演中引入较大误差，从而影响反演的储层预测效果。

关键词
CRP 道集优化处理；叠前AVA ；同时反演；储层预测
中图分类号：TE132；P631
文献标志码：A
Gather optimal processing and application effect of prestack AVA instantaneous inversion
Bao Xijie
(Research Institute of Exploration and Development,Daqing Oilfield Company Limited,PetroChina,Daqing 163712,China)
Abstract:Prestack AVA instantaneous inversion has an extensive application in the lithology prediction and hydrocarbon prediction,its accuracy can be easily affected by inversion algorithms as well as much sensitive to the quality of input data.Although seismic exploration has achieved its transition from mainly focus on structure exploration to both structure exploration and lithology exploration,seismic image is still mostly structural imaging at present.It is uncommon to remain dynamic characteristics during the processing with the purpose of seismic reservoir description,and even less to supply the ideal CRP gather which can meet the need of prestack elastic parameters inversion.Based on the application effect of prestack AVA instantaneous inversion,aiming at CRP gather,prestack noise removing,gather flattening and residual energy compensation are focally considered.Methods and processes of prestack CRP gather optimal processing are put forward.The processing effect of gather optimal processing and the effect of the processing on prestack inversion are analyzed from aspects of forward gather,AVO wavelet,signal -noise ratio and inversion residual error.The case history of prestack AVA instantaneous inversion in TN Area of Halaer -Tamtsag Basin has verified that the gather optimal processing improves the CRP gather data quality and the inversion accuracy is improved.Reservoir prediction results show that the CRP gather data of poor -quality CRP gather data will result in a great error in prestack inversion,which affects the reservoir prediction effect of inversion.
Key words:CRP gather optimal processing;prestack AVA;instantaneous inversion;reservoir prediction
收稿日期：2012-12-03；改回日期：2013-03-13。

作者简介：鲍熙杰，男，1985年生，助理工程师，主要从事石油储
层预测研究工作。

E -mail ：baoxijie@ 。

引用格式：鲍熙杰.叠前AVA 同时反演的道集优化处理及应用效果［J ］.断块油气田，2013，20（3）：282-285.
Bao Xijie.Gather optimal processing and application effect of prestack AVA instantaneous inversion ［J ］.Fault -Block Oil &Gas Field ，2013，20（3）：282-285.
叠前AVA 同时反演的道集优化处理及应用效果
鲍熙杰
（中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院，黑龙江大庆163712）
基金项目：国家重点基础研究发展计划（973）项目“火山岩储层及其油气藏识别与评价技术研究”（2009CB219307）0引言
AVO 反演技术利用地震反射振幅在不同偏移距/
角度的相对改变特征，量化反射界面上下介质弹性参数的变化。

这种基于叠前地震振幅数据的反演技术拓展了常规叠后反演的能力，可以定量估算出控制AVO 响应的岩石物理弹性参数，即纵波波阻抗、横波波阻抗和密度（这些属性可以提供有关地层岩性及流体性质
的信息），进而预测出勘探有利区。

目前，叠前AVA 同时反演技术（P 波和S 波阻抗联合反演技术）已得到业界认可，并较为广泛地应用于储层预测和烃类检测［1-7］。

与叠后波阻抗反演比较，叠前反演并非易事，必须
断块油气田FAULT -BLOCK OIL
＆GAS FIELD doi:10.6056/dkyqt201303003
第20卷第3期
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做好3方面工作：1）测井曲线优化处理，使得测井曲线真实反映地层原状物理性质，消除仪器和操作等因素影响；2）地震岩石物理分析，分析叠前反演得到的弹性参数能否有效识别岩性或流体；3）用于叠前反演的道集优化处理，须保证道集能够揭示地下介质的AVO特征［8］。

除此之外，笔者认为，低频趋势模型是另一重要影响因素，控制着反演的宏观趋势。

这需要根据地质、测井信息建立反映沉积、构造变化的低频模型，其精度的高低影响预测指向。

叠前道集（如CMP，CRP等）质量的高低决定着叠前反演结果的可信度及效果。

地震勘探虽然已从构造勘探为主向岩性勘探转变，但目前地震处理仍以构造成像为主，较少为储层描述进行保持AVO特征的处理。

即使运用先进复杂的叠前反演算法，采用处理不恰当的地震道集数据同样会严重影响最终的反演效果。

针对这一问题，本文提出了CRP道集优化处理技术流程，并通过实例分析了叠前道集数据质量对叠前反演的影响。

1道集优化处理方法
除地震采集因素的影响外，地震数据处理阶段中不合理的处理流程和参数也会破坏道集的振幅相对关系，从而影响后续AVO分析及反演。

为此，在叠前反演前必须对地震道集的振幅特征进行严格的检查，以保证能够满足叠前反演的要求。

本次实例所用地震数据来自海-塔盆地TN地区，图1为该区典型井正演道集与井位处地震实际CRP道集的对比。

图1地震CRP道集与正演道集对比
虽然已对三维地震数据进行了精细处理（叠前时间偏移），但从图1可以看出，原始地震CRP道集与AVO正演道集差异较大，尤其是CRP道集的近道能量较弱，这是目前叠前（时间/深度）偏移普遍存在的问题。

通过仔细分析叠前CRP道集认为，原始道集主要存在的问题有信噪比偏低，道集未拉平，近道能量弱。

为了满足叠前反演的要求，需要对叠前CRP道集作进一步优化处理。

1.1叠前去噪
噪声是地震信号中的无用信息，在具体应用环境中应当压制，本文应用环境是叠前弹性参数反演。

叠前去噪的主要目的是提高道集的信噪比，叠前弹性参数反演需要输入不同偏移距的子叠加，由于参与子叠加的数据减少（相对于全叠加），因此，其子叠加的信噪比有降低倾向。

如果其信噪比偏低，则会引起叠前弹性参数反演精度的降低，因为噪声会造成反演不稳定。

为保证算法稳定，反演要以牺牲分辨率为代价。

假定任何存在于传统处理结果中的噪声均是随机的（如果道集存在相干噪声，则需进行倾角或空间滤波处理），为了消除或压制噪声，本文采用F-X预测去噪技术［9］。

该技术是根据复数向前一步预测的方法，分离出可预测的有效信号和不可预测的随机噪声。

1.2道集拉平
AVO理论假设道集的反射同相轴是水平的，而这种拉平的特征仅出现在正演合成道集中，实际道集常出现同相轴非对齐的现象（速度、子波的差异等因素影响）。

目前，拉平道集［8］主要有2类方法：一类为静校正法，另一类为速度调整法。

静校正法假定在地震射线路径上局部速度扰动引起道集同相轴波动（不能使用全局速度场调整），可看作由静校正误差引起，通过逐道确定静校正漂移量，其结果需要最小化同相轴的最小二乘拟合误差［10］。

速度调整法假定道集不平由剩余NMO引起，可通过二阶和四阶均方根速度场高分辨率估计来校正。

本文采用Swan［11］提出的基于速度调整的道集拉平方法，该方法利用AVO技术，进行自动剩余NMO 分析以达到剩余时差校正的目的。

1.3剩余能量补偿
叠前时间偏移CRP道集明显存在中间能量强、两边能量弱的问题，而AVO特征不可能出现这一状况。

笔者认为这种现象是由偏移之前CMP道集内偏移距分布不均造成的，也就是由近远偏道集的覆盖次数少引起的（与地震采集的观测系统有关［12］）。

这一问题可在处理环节中加以解决，即根据CMP道集中覆盖次数信息，对叠前时间偏移后CRP道集进行基于覆盖次数的能量调整，该方法经过证明是可行的。

而本次研究的地震数据为最终成果数据，道头字段中没有偏移距覆盖次数信息，显然上述方法失去了
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实现的基础。

在成果数据出现此问题的情况下，只能考虑剩余能量补偿，其方法实现的途径有2种。

第1种是基于模型AVO特征的背景趋势能量补偿［13］。

该方法为模型驱动，对一定时窗内道集偏移距振幅能量变化进行统计，通过对比模型及实际AVO趋势，求取随偏移距变化的刻度因子。

将刻度因子用于实际道集，实现目的层背景趋势意义下的偏移距振幅能量补偿。

应用该方法的前提是区域地质特征明确，对有利储层区域和非有利储层区域有一定的了解［13］，但一般该条件无法得到满足。

第2种是简单易行的大时窗多道能量均衡方法，需正演AVO道集来调整时窗参数。

本研究采用第2种方法，对工区内15口井进行处理，结果证明采用这种方法完全符合AVO特征。

2应用效果分析
叠前AVA同时反演是叠后约束稀疏脉冲反演的扩展［14］，根据选择的弹性参数配置，对不同角度或偏移距叠加后的多个地震数据体同时进行联立求解，通过最小化合成地震记录与实际地震记录之间的差异（同时受控于值域范围约束），反演出纵波波阻抗、横波波阻抗等弹性参数。

叠前反演可提供具有真实物理意义的参数，还能消除子波调谐及减小反演算子范围之外的噪声。

标准的叠前弹性参数反演工作流程主要包括：1）子波提取；2）低频趋势模型建立；3）反演参数优选及数据反演。

在子波提取中，子波估计是对过井点实际测井资料计算的反射系数序列和井旁地震道的幅度包络进行对比，然后通过设计滤波器，判断最优子波。

判断最优子波的依据是井旁实际地震道与合成记录之间的匹配程度。

道集优化处理前后叠前反演剖面的对比情况见图2。

可以看出，优化处理后的纵波波阻抗和v p/v s剖面，信噪比提高，空间连续性变好，反演结果更加合理。

图2道集优化处理前、后反演剖面
图3为研究区岩性及流体特性交会分析图，其中
岩性主要有泥岩、砂岩等，砂岩根据所含流体的不同，
又分为含水砂岩、含油砂岩。

该交会图可用于划分岩
性，但油砂和水砂难以区分。

图4为基于图3的叠前反
演砂岩厚度预测反演平面图。

对比图3、图4可知，原始地震反演储层预测分布
范围明显大于优化处理后地震反演储层预测分布范
围。

在实际工作应用中，如不注意此问题，在地质勘探
设计中直接利用原始地震数据进行勘探评价及井位设
计，将会存在较大风险，可能导致出现失利井，储层或
储量预测不准。

图3纵横波速度比-纵波波阻抗交会284
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3结束语
叠前弹性参数反演（AVA）对地震道集数据提出了更高要求，为消除或削弱非储层特征因素对AVO特征的影响，用于叠前反演的地震成果道集数据需要进一步优化处理。

基于实际地震道集数据，本文考虑了信噪比、道集拉平、剩余能量的影响，采取了相应技术进行处理。

通过AVO正演对比及反演效果分析，证明CRP 道集数据如不进行一些必要的优化处理，将会在叠前弹性参数反演中引入较大误差，从而影响反演成果数据体的解释和应用效果。

参考文献
［1］李爱山，印兴耀，张繁昌，等.叠前AVA多参数同步反演技术在含气储层预测中的应用［J］.石油物探，2007，46（1）：64-68.
［2］汪功怀，邓明霞，宋萍，等.东濮凹陷沙三上盐间泥岩裂缝油气藏地震识别及描述［J］.断块油气田，2011，18（4）：461-464.
［3］高喜龙.埕岛油田东斜坡地震资料特殊处理及储层预测［J］.断块油气田，2012，19（1）：88-91.
［4］张江华，向奎，马立群，等.准噶尔盆地车排子地区北部地层-岩性油气藏储层预测研究［J］.断块油气田，2012，19（4）：437-439，449.［5］Singh Y，Amin K A.Reservoir properties prediction in the west baram delta through data integration constrained by rock physics［J］.The Leading Edge，2009，28（12）：1486-1491.［6］David C，Simon S，David C，et al.Tight gas geophysical：AVO inversion for reservoir characterization［J］.CSEG Recorder，2010，35（5）：29-35.［7］Merletti G D，Torres-Verdín C.Detection and spatial delineation of thin-sand sedimentary sequences with joint stocastic inversion of well logs and3D prestack seismic amplitude data［J］.SPE Reservoir Evaluation&Engineering，2010，13（2）：246-264.
［8］Singleton S.The effects of seismic data conditioning on prestack simultaneous impedance inversion［J］.The Leading Edge，2009，28（1）：772-781.
［9］Canales L L.Random noise reduction［C］//SEG.1984SEG Annual Meeting.Atlanta：SEG，1984：525-527.
［10］Gulunay N，Magesan M，Roende H H.Gather flattening［J］.The Leading Edge，2007，26（12）：1538-1543.
［11］Swan H W.Velocities from amplitude variations with offset［J］.
Geophysics，2001，66（6）：1735-1743.
［12］Canning A.Some practical aspects of amplitude recovery before AVO and inversion［C］//SEG.2010SEG Annual Meeting.Denver：SEG，2010：393-396.
［13］Ross C P，Beale P L.Seismic offset balancing［J］.Geophysics，1994，59（1）：93-101.
［14］Pendrel J，Debeye H，Pedersen-Tatalovic R，et al.Estimation and interpretation of P and S impedance volumes from simultaneous inversion of P-wave offset seismic data［C］//SEG.2000SEG Annual Meeting.Calgary，Alberta：SEG，2000：146-149.
（编辑杨会朋）
图4预测的储层砂岩厚度
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